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World File Search System经验主义
经验主义和务实的分类
一段时间以来，刘易斯的论文主导了英国精神病学。然而，在1950年代后期（几乎是在原始论文发表发表之后的四分之一世纪）的争议，无论所有抑郁症都是同一内源性疾病还是构成在连续体上分发的不同疾病，再次爆发（Ban，1981）。由此产生的研究导致了一些经验分类，这些分类基于从抑郁症患者中收集的广泛描述性数据，并提交了多元统计技术，例如因子分析，集群分析或多个歧视分析。采用这种方法Kiloh and Garside（1963）确定了将观测值分裂为正载和负负载。内源性抑郁症（年龄超过30岁，早晨抑郁症恶化，体重减轻7磅。或更多）和神经性抑郁症（对环境变化，自怜，初始失眠）有所区分。同样，肯德尔（Kendell，1968）在第四个分析顺序上确定了两极因素对比精神病性抑郁症和神经质抑郁症。通过采用主成分分析，他发现神经抑郁症的三个主要症状是焦虑，紧张和短暂的疾病持续时间。在同一框架参考中，汉密尔顿和怀特（1959）发现抑郁症患者与抑郁症患者的不同人群组成。Grinker等。（1961）分开了四种类型的抑郁症：智障，焦虑，下软骨和愤怒。总体等。（1966）区分了三类抑郁：智障，焦虑和敌对。Paykel（1972）描述了四类抑郁症：精神病，焦虑，敌对和“人格障碍年轻人的抑郁症”。Klein（1974a，b）提出了三组抑郁：内生态，慢性吞咽和反应性。Raskin和Crook（1976）确定了四类抑郁症：搅动，神经质，内源性和“抑郁症患者的性格差”（表X）。
视觉科学数字孪生研究年度回顾，用于逆向工程视觉智能的起源
大脑中的核心学习算法是什么？本土主义者认为，智力源自先天的领域特定知识系统，而经验主义者认为，智力源自从经验中学习领域特定知识的领域通用系统。我们通过回顾旨在逆向工程新生儿大脑学习算法的数字孪生研究来解决这一争论。在数字孪生研究中，新生动物和人工智能体在相同的环境中长大，并用相同的任务进行测试，从而可以直接比较它们的学习能力。支持经验主义的数字孪生研究表明，领域通用算法在以新生动物的第一人称视觉体验进行训练时，会学习类似动物的物体感知。支持本土主义的数字孪生研究表明，领域通用算法在以产前经验（视网膜波）进行训练时会产生先天的领域特定知识。我们认为，人类、动物和机器之间的学习可以用一个普遍的原则来解释，我们称之为时空拟合。时空拟合解释了经验主义和本土主义现象，为理解智力的起源提供了一个统一的框架。
认知语言学与两代认知科学
20世纪50年代以后，爆发了影响深远的“认知革命”。这是心理学摆脱行为主义的革命，以信息加工为基础的认知心理学成为心理学研究的主流。20世纪70年代以后，认知科学不断有惊人的发现。在哲学、心理学、语言学等领域，对传统哲学、信息加工理论、生成语法等提出了一系列不同的观点，主张抛弃认知主义，批判哲学上的客观主义（包括白板论、二元论、自主论、先验论、形式主义、符号主义、非隐喻推理等），抛弃心理学上的信息加工理论，强调研究认知、心智、与身体经验之间的关系。1977年，《认知科学》杂志开始出版。1979年，认知科学学会第一次年会正式召开。到了 90 年代，认知科学逐渐成为一股强大的学术潮流，第七届大会于同年 7 月在美国召开，Lakoff (1957) 提出了实验主义哲学（笔者主张将其译为：新经验主义，以区别于经验主义：经验主义），到了 1999 年，Lakoff & Johnson 又提出了“具身哲学”这一新的哲学流派（笔者将另文介绍）。
艾德礼政府概览——承诺和……
然后，通过追溯 1945 年后一些核心问题和争议的发展，阐明主要争论点，概述证据和解释的演变，并展示学者们独立合作得出的经验主义解释如何得到公认的方式，更详细地探讨了更客观的批判性历史发展的证据。这些论点引发了各种不同的观点，事实证明，仅凭经验是不可能选择或解释这些观点的，但也支持了个人、部分和评价性考虑的持续影响。
人工智能继承心理学的历史危机：挑战与选择的认识论和方法论研究
本文沿袭维果茨基的论述，运用文化历史活动理论（CHAT）和辩证逻辑，试图探讨心理学与人工智能（AI）之间的相互作用，以应对人工智能研究中遇到的认识论和方法论挑战。本文认为，人工智能正面临着从基于二元本体论的心理学继承而来的认识论和方法论危机。这场危机的根源在于理性主义和客观主义的二元性，或者说，心身断裂控制了科学思想的产生和方法的扩散。此外，本文通过强调人工智能的社会历史条件，探讨了危机从心理学转向人工智能的历史特征。此外，我们通过指出经验主义是该领域的主导趋势，研究了人工智能研究中遇到的主要挑战的认识论和方法论根源。经验主义引发了方法论和实践挑战，包括与意义的出现、抽象、概括、符号的出现、概念形成、现实的功能反映以及高级心理功能的出现相关的挑战。此外，通过讨论形式化辩证逻辑的尝试，本文基于矛盾形成，通过使用初步算法模型提出了一种定性的认识论、方法论和形式替代方案，该模型将意义的形成视为定性反映现实和其他心理功能出现的一项基本能力。
何时脑官是候选感知者？
摘要本文认为，杜威（Dewey）表达了对建构主义的核心发挥作用：生物不会遇到现实的现实，而是通过改变周围环境来将它们带出来。他补充说，建构主义并不能消除现实主义，因为一旦引入了变化，就与生物的能力有关。这构成了困境。如果启用主要需要改变外部环境，那么该运动就会重复实用主义，也崩溃了一个基础，其许多作者将他们的观点与生态心理学的真实性ISM不同。然而，正如颁布主义者的语言有时所暗示的那样，如果建设性活动在很大程度上是内部的，那么批评家可能会说，运动反向运动陷入了早期的现代孤独主义。一个更广泛的论点是，颁奖主义者有时会使詹姆斯的描述为一致的经验主义。在这里，风险是研究人员担任职位不是因为证据而是不管有证据，或者规定了术语定义，这些定义会提前排除反对意见。即使是物理学仍然不合同，并且可能会有伴侣的心理记载空间。或通常是敌对的立场，例如发挥作用和功能主义，具有一些术语 - 逻辑重新构架，可调和。本文还涉及历史事务，例如美国哲学和实施主义具有亚洲和进化论的意义，或者它们会对普通学校做出反应。目的是阐明所讨论的行动，并通过将自己的对抗敌人定向，而不是事实，以确定颁奖主义者在何处参与中途经验主义。
Domenico Napolitano & Renato Grieco 的折叠空间......
本文通过比较现象学和经验主义/媒体考古学方法来研究新的机器聆听技术。现象学将聆听与主观性联系起来，而经验主义则考虑了人类和非人类设备中聆听过程所涉及的技术操作。基于这一理论框架，本文对版权检测中使用的两种算法进行了媒体考古学研究：“声学指纹”和“音频水印”。在声音识别算法的技术操作中，经验分析表明多种空间共存：从发生在三维物理空间中的“声音事件”，到其在矢量空间中的数学表示，再到数据处理和机器对机器通信的一维信息空间。回顾德勒兹对“褶皱”的定义，我们将技术文化介导的声音中这些共存的空间维度定义为机器聆听的“折叠空间”。我们进一步论证了机器聆听中的空间问题在于自动识别的声音事件几乎无限的变化。困难在于调和声音传输的理论上持久的信息与受空间影响的声音的偶然表现。为了让机器能够处理特定于地点的声音，识别算法需要在信号处理层面重建三维空间，这是一种对声音现象的逆向工程，让人想起沃尔夫冈·恩斯特定义的“隐性声音”概念。虽然用来描述机器聆听的隐喻和社会表征往往是拟人化的——而“聆听”一词在指代数值运算时，本身就可以看作是一种隐喻——但我们认为，人类聆听和机器聆听都是在社会技术网络中共同定义的，其中聆听空间不再与聆听主体的位置重合，而是由人类和非人类机构协商确定的。
1 认知科学中的计算
在本文中，我将尝试对这两个问题进行评论。第一个问题将引导我们讨论计算在我们理解人类（也许还有动物）认知方面所扮演的角色。我将研究各种这样的角色——从计算机作为工具来表达理论，通过其作为思想来源的角色，到大胆的经验主义主张，即认知实际上是一种计算。后一种立场（这将使我们进入我所说的“强等价”论题的讨论）甚至无法开始解决，直到我们对我们用计算这个术语来表达什么有了更清晰的理解——即我们打算用这个术语涵盖哪些过程系列。这是我将要讨论的主题中最具争议性的，但也是无法避免的；理解该学科背后的假设是理解最近关于重新定向的提议的先决条件